ცოდნის მენეჯმენტი ხელოვნური ინტელექტის მოგზაურობის ცენტრალურ ეტაპს იღებს

ცოდნის მართვის ძლიერი უნარის გარეშე, მომხმარებელთა გამოცდილების ლიდერები ვერ შეძლებენ ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალის რეალიზებას.

 Ark Invest Big Ideas 2025 ანგარიშის თანახმად, აგენტები გაზრდის საწარმოს პროდუქტიულობას პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით. კომპანიებს, რომლებიც აგენტებს განათავსებენ, უნდა შეეძლოთ ერთეულის მოცულობის გაზრდა იმავე სამუშაო ძალით და მათი სამუშაო ძალის ოპტიმიზაცია უფრო მაღალი ღირებულების საქმიანობისკენ. 

ხელოვნური ინტელექტი (AI) ასევე დამუხტავს ცოდნის მუშაობას. 2030 წლის განმავლობაში კიდობანი მოელის, რომ ცოდნის მუშაკის მიერ განლაგებული პროგრამული უზრუნველყოფის რაოდენობა მნიშვნელოვნად გაიზრდება, რადგან ბიზნესი ინვესტიციას ახორციელებს პროდუქტიულობის გადაწყვეტილებებში. ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მზად არიან დააჩქარონ ციფრული აპლიკაციების მიღება და შექმნან ეპოქალური ცვლა ადამიანურ-კომპიუტერულ ურთიერთქმედებაში.

 MuleSoft-ისა და Deloitte Digital-ის 2025 წლის კავშირის საორიენტაციო ანგარიშის თანახმად, IT ლიდერების 93% აცხადებს, რომ აპირებს ხელოვნური ინტელექტის ავტონომიური აგენტების დანერგვას მომდევნო ორი წლის განმავლობაში და თითქმის ნახევარმა უკვე გააკეთა ეს. თუმცა, აგენტიური ხელოვნური ინტელექტის შვილად აყვანისა და ციფრული შრომითი ძალის მოგზაურობა ადვილი არ იქნება მონაცემთა და ცოდნის მართვის სტრატეგიაზე მიზანმიმართული ფოკუსირების გარეშე. 

Mulesoft და Deloitte კვლევა, 1,050 CIO- ს უკუკავშირის საფუძველზე, ცხადყოფს, რომ მონაცემები ხაფანგშია siloed საწარმოს პროგრამებში. საშუალო საწარმო იყენებს 897 აპლიკაციას, 45% -ით იყენებს 1,000 აპლიკაციას ან მეტს - რაც ხელს უშლის IT გუნდების შესაძლებლობას შექმნას ერთიანი გამოცდილება. საწარმოს აპლიკაციების მხოლოდ 29% ინტეგრირებულია და აზიარებს ინფორმაციას ბიზნესში. IT ლიდერების უმეტესობა (93%) თვლის, რომ AI გაზრდის დეველოპერის პროდუქტიულობას მომდევნო სამი წლის განმავლობაში, 2023 წლიდან შვიდი პროცენტული პუნქტით.

გათიშული მონაცემები ორგანიზაციებისთვის მემკვიდრეობის მოდერნიზაციის აბსოლუტურ ბლოკატორად რჩება. დღეს, საწარმოების 83% აცხადებს, რომ ინტეგრაციის გამოწვევები მნიშვნელოვანი ბარიერია მათი მემკვიდრეობის მოდერნიზაციის მცდელობებისთვის. IT ლიდერების 97% აღიარებს, რომ მათი ორგანიზაციები ებრძვიან საბოლოო მომხმარებლის გამოცდილების ინტეგრირებას. გამოკითხულთა მხოლოდ 10% აცხადებს, რომ მონაცემთა სილოების გამო არანაირი გამოწვევა არ აქვს, ხოლო ორგანიზაციების 74% მიიჩნევს, რომ მათი IT სისტემები ზედმეტად ურთიერთდამოკიდებულია. 

ცუდი ინტეგრაცია და გათიშული მონაცემები იწვევს ცოდნის ცუდ მართვას. ცოდნის მართვის ძლიერი უნარის გარეშე, მომხმარებელთა გამოცდილების ლიდერები ვერ შეძლებენ ხელოვნური ინტელექტის, მათ შორის აგენტების პოტენციალის რეალიზებას. დელოიტის კვლევა აღნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით საწარმოების 25% AI აგენტებს 2025 წლისთვის განათავსებს. 

Accenture კვლევა, იმავდროულად, ხაზს უსვამს ცოდნის მენეჯმენტის მნიშვნელობას, როგორც ძირითად "კოგნიტურ ციფრულ ტვინს" შესაძლებლობებს, რომელიც საჭიროა ბიზნესისთვის აგენტიული AI გადაწყვეტილებების მისაღებად. მაშ, რატომ არის ცოდნის მენეჯმენტი ბიზნესში ხელოვნური ინტელექტის მიღების კრიტიკული წარმატების ფაქტორი, მათ შორის აგენტიური AI-ის გამოყენების შესაძლებლობა ციფრული შრომითი ძალის შესაქმნელად?

იმისათვის, რომ უკეთ გავიგოთ ცოდნის მენეჯმენტის გავლენა საწარმოში გენეტიკური AI (Gen AI) და აგენტიური AI- ის წარმატებულ მიღებაზე, მე გამოვკითხე მსოფლიოს ერთ-ერთი წამყვანი ექსპერტი კლიენტებთან ურთიერთობის მენეჯმენტის (CRM), მომხმარებელთა გამოცდილების (CX), ცოდნის მართვის (KM) და მომხმარებელთა მომსახურების შესახებ. მაიკლ მაოზი არის Salesforce-ის ინოვაციური სტრატეგიის უფროსი ვიცე-პრეზიდენტი. Salesforce-ში შესვლამდე, მაოზი იყო კვლევის ვიცე-პრეზიდენტი და გამორჩეული ანალიტიკოსი გარტნერში, მსახურობდა მომხმარებელთა მომსახურებისა და მხარდაჭერის სტრატეგიების კვლევის ლიდერად. 

აქ მოცემულია ჩვენი საუბრის მაჩვენებლები.

ჩემს დღეებში, როგორც მომხმარებელთა მხარდაჭერის ლიდერი, ცოდნის მენეჯმენტი იყო დიფერენციატორი, თუმცა ეს არ იყო დისციპლინა, რომელიც დაგაწინაურებთ. რატომ უნდა შეიცვალოს ეს?

მაიკლ მაოზი: ცოდნის მართვის ძლიერი უნარის გარეშე, მომხმარებელთა გამოცდილების ლიდერები ვერ შეძლებენ ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალის რეალიზებას. საწარმოში ცოდნის მართვის ხარისხი (KM) იღებს ახალ შემოწმებას, რადგან ბიზნესი მუშაობს გენეტიკური AI და აგენტიური AI- ის გამოყენების გასაფართოებლად. როგორც მოგეწონებათ თქვათ, მონაცემები ახალი წყალია - და ეს განსაკუთრებით ეხება ცოდნის სტატიებსა და შინაარსს: ის უნდა იყოს უხვი, სუფთა და ხელმისაწვდომი. დამხმარე ორგანიზაციები, რომლებსაც უკვე აქვთ ძლიერი KM კომპეტენცია, აფართოებენ პროექტებს, როგორიცაა Agentforce (Salesforce- ის აგენტის AI გადაწყვეტა).

თქვენ გამოიკვლიეთ, თუ რატომ აყვავდება ზოგიერთი კომპანია KM- ში, ზოგი კი შეიძლება ჩამორჩეს. რა ნიმუშებს ხედავთ და როგორ ხდება ისინი?

მაიკლ მაოზი: ის ყოველთვის ჩამოდგება, თუ ვინ ფლობს KM პროცესს. იმ ინდუსტრიებში, სადაც მომხმარებელთა მომსახურება არ ფლობს პროცესს, KM არის გაუაზრებელი დისციპლინა, საკუთარი ბრალის გარეშე. სპექტრის მეორე ბოლოს არის მნათობები იმ ინდუსტრიებში, სადაც ცოდნის მენეჯმენტი მთავარი პრიორიტეტია და მომხმარებელთა მხარდაჭერის გუნდი ფლობს, ან აქვს საბოლოო სიტყვა, მათ მიერ გამოყენებული ცოდნის შინაარსი და აწვდის მომხმარებლებს. ეს ინდუსტრიები, როგორიცაა ტექნოლოგია, კოსმოსური და სამედიცინო აღჭურვილობა, იცავს სტანდარტებს, როგორიცაა კონსორციუმი მომსახურების ინოვაციების ცოდნაზე ორიენტირებული სერვისისთვის (KCS) ან სახელმძღვანელო მითითებები ტექნოლოგიისა და მომსახურების ინდუსტრიის ასოციაციის (TSIA).

მაიკლ მაოზი, Salesforce- ის ინოვაციური სტრატეგიის SVP აგენტიური AI- ის მიღების ცოდნის მენეჯმენტის მნიშვნელობაზე.

თუ ჩვენ დავტოვებთ რაიმე გართულებას, რომელიც წარმოიქმნება KM ზონაში ახლა, როდესაც ჩვენ გვინდა დავუკავშიროთ იგი Gen AI- ს, რა ხდის საწარმოებს შესანიშნავი სწორი შინაარსის შემუშავებაში და მის სწორ ფორმატში ხელმისაწვდომობას -- რაც შეიძლება იყოს გრძელი PDF ან სურათი ან ვიდეო - და ადვილად მოძებნეთ და ნაპოვნია მომხმარებლის არჩევის არხზე?

მაიკლ მაოზი: დიდ კომპანიებს აქვთ ძლიერი კულტურა ცოდნის გარშემო და ამ პროცესის გათამაშება. მახსოვს ნიუ ჰემფშირში სამედიცინო აღჭურვილობის მწარმოებლის მონახულება და ტექნიკური დახმარების ზოგიერთ გუნდს მცირე თასი ჰქონდა მაგიდაზე პრობლემების გადაჭრის უნარის გამო. აქ არის ის, რაც საუკეთესო საერთოა:

• ცოდნის მენეჯმენტი აღიარებულია კომპანიის მასშტაბით, როგორც აუცილებელი
• ცოდნის შექმნა ცენტრალიზებულია და/ან კოორდინირებულია დეპარტამენტებში
• სისტემები არსებობს ყველა შესაბამისი წყაროდან ცოდნის მისაღებად, მათ შორის მომხმარებლის ჩეთისა და საზოგადოების ფორუმებიდან, სატელეფონო ურთიერთქმედებით და მოწყობილობის სიგნალებიდან
• გაზომვის ინსტრუმენტები აკონტროლებენ შინაარსის გამოყენებას და შინაარსის გავლენას თვითმომსახურებაზე და მათი მომხმარებელთა გამოკითხვები ასახავს იმას, თუ როგორ იღებენ ადამიანები მუდმივად სწორ პასუხს არხის მიუხედავად (ელ.ფოსტა, შეტყობინებები, ბოტი, ვებ ან აპი)
• ძლიერი დისციპლინა შინაარსის გამოყენების გარშემო, მათ შორის: იმის ცოდნა, თუ როგორ უნდა შექმნათ შინაარსი, ხელი შეუწყოთ მას სწორ არხზე და გახადოთ იგი ხელმისაწვდომი სწორი ამოცანებისთვის; ცოდნის ხარვეზების იდენტიფიცირება, სადაც იყო მომსახურების წარმომადგენლის, მომხმარებლის ან ბოტის მიერ დაფიქსირებული "ვერ პოულობა"; მონაცემების ქონა, რომლებიც მიუთითებს ცოდნის სტატიებზე ან შინაარსზე, რომელიც უნდა მოიხსნას, რადგან ის მოძველებულია ან შეუსაბამოა
• KM სისტემა ინტეგრირებულია CRM სისტემაში, რაც საშუალებას იძლევა ღრმა პერსონალიზაცია

კომპანიები, როგორიცაა Amazon- ის ბეჭედი განყოფილება (რომლებიც ყიდიან სახლის კარებს, განგაშის სისტემებს და უსაფრთხოების კამერებს) და Dyson არის B2C პროდუქტზე ორიენტირებული კომპანიების მაგალითები, რომლებსაც ესმით, რომ კარგი, კონტექსტურად შესაბამისი დოკუმენტაცია, რომელიც ხელმისაწვდომია არხებში და კონკრეტულ პროდუქტთან არის დაკავშირებული, ამცირებს დამხმარე ხარჯებს და ახარებს მომხმარებელს. 

ეფექტური კომპანიები ასევე აღიარებენ იმ შესაძლო საკითხების შეზღუდულ რაოდენობას, რომელთა შესახებაც მომხმარებელს შეუძლია დაუკავშირდეს მათ. B2B კომპანიები მაღალტექნოლოგიურ ან სამედიცინო აღჭურვილობაში, როგორც წესი, ყველაზე მომწიფებულნი არიან KCS ტიპის მეთოდოლოგიების მიღებაში. ისინი ექვემდებარებიან პროდუქტის განახლებებს, ახალ პროგრამულ გამოცემებს და ქარხნის გაწვევებს და მათ ზოგჯერ აქვთ მესამე მხარე, რომელიც ასრულებს პროდუქციის გარკვეულ ან ყველა მხარდაჭერას.

რატომ ანათებს სინათლეს ჩვენს ძლიერ ფოკუსზე AI-ზე და ამით ვგულისხმობთ Gen AI-ს და აგენტურ AI-ს, რაც კიდევ უფრო ხაზს უსვამს ცოდნის ხარისხის საჭიროებას, რომელიც გამოიყენება მომხმარებელთა პრობლემების გადასაჭრელად?

მაიკლ მაოზი: რამდენი ხმამაღალი, საჯარო ჩვენება ვნახეთ Gen AI- ის გასულ წელს, რომელიც ქმნის შინაარსს, რომელიც იყო ყალბი, არასრული, არასწორი ან მიკერძოების დემონსტრირება? აღარაფერი ვთქვათ, რომ მას არ ჰქონდა მმართველობა ეთიკური გამოყენების გარშემო. მომხმარებელთა მომსახურების ან მომხმარებლის გამოცდილების არცერთ ხელმძღვანელს არ სურს მიიღოს ეს ტექსტი აღმასრულებელი დირექტორისგან, რომელიც მიუთითებს AI წარუმატებლობაზე. 

საბედნიეროდ, არსებობს მიდგომები KM- ზე, რომელიც აჩქარებს თქვენი ცოდნის შინაარსის უსაფრთხო გამოყენებას Gen AI კომპონენტის დამატებით. ეს არის ზუსტად ის, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ Agentforce- თან. პირველი არის ყველა Gen AI პროექტის გარისკვის აუცილებლობა. ეს ჰგავს ჩვენს ჰიპოკრატეს ფიცს: ნუ დააზიანებთ. ეს მარტივია, როდესაც თქვენ აყენებთ Gen AI- ს დახურული ცოდნის საცავის წინ, რომელიც საგულდაგულოდ არის კურირებული და გამოიყენება მხოლოდ რამდენიმე კითხვაზე პასუხის გასაცემად ან ტექსტების ან ელ.ფოსტის შეზღუდული სპექტრის დასაწერად. 

როგორ მასშტაბირებთ ამ მიდგომას თქვენი ყველა კორპორატიული მონაცემის, როგორც სტრუქტურირებული მონაცემების თქვენს CRM ან ERP სისტემაში, არამედ თქვენი არასტრუქტურირებული მონაცემების ჩათვლით, როგორიცაა PDF და ჩეთის ჟურნალები? ამისათვის თქვენ გჭირდებათ მონაცემთა ძლიერი მმართველობა. თქვენ უნდა აწარმოოთ შინაარსი ეთიკური გამოყენების გუნდის მიღმა, მიკერძოების აღმოსაფხვრელად. თქვენ გჭირდებათ კონფიდენციალურობის ფენა. თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ მმართველობის ან მონაცემთა კონფიდენციალურობის ნებისმიერი საკითხი. რთულია.

რა არის სანდო KM სისტემის შექმნის საიდუმლო, რომელიც მოიცავს AI- ის ყველა ფორმას?

მაიკლ მაოზი: დაუმეგობრდით მარკეტინგს. როგორც მომხმარებელთა მომსახურების პროფესიონალები მომწიფდებიან თავიანთი AI შესაძლებლობები, ისინი დაიწყებენ მუშაობას უფრო კოორდინირებულად მარკეტინგთან. ბევრი საუკეთესო KM პრაქტიკოსი იპოვის დამოკიდებულებას შინაარსის შემქმნელებთან მარკეტინგში. მარკეტინგის შინაარსის გუნდებს აქვთ სარედაქციო საბჭო, შინაარსის მართვის საბჭო და მარკეტინგის ხელმძღვანელობის გუნდი, რომელიც აფინანსებს შინაარსს. ისინი ბევრს მუშაობენ, რათა დარწმუნდნენ, რომ ბრენდის ტონი გადის და სწორი სტილით და ენით, ისე, რომ იგი აძლიერებს ბრენდს.

ეს არის მომხმარებელთა მომსახურების მომავალი - თანაგრძნობა მასშტაბით და ბრენდის გაძლიერება. მარკეტინგს ესმის სხვადასხვა პიროვნება, რომ მარკეტინგის შინაარსი მიზნად ისახავს და ქმნის საჭირო შაბლონებს და მათ ხშირად აქვთ ბრწყინვალების შინაარსის ცენტრი, რათა უზრუნველყონ მწერლების, შინაარსის დიზაინერებისა და შინაარსის სტრატეგიების ერთად მუშაობა. მალე მარკეტინგი და მომხმარებელთა მომსახურება ძალიან კოორდინირებული იქნება. აქ მოცემულია რამდენიმე KM საუკეთესო პრაქტიკა, რომელსაც ჩვენ ვაკვირდებით:

• განსაზღვრეთ სიმართლის ერთი წყარო: საუკეთესო გუნდები ამოწმებენ, რომ შინაარსი განახლებული და შესაბამისია. ისინი აწარმოებენ ტესტებს ჰალუცინაციების თავიდან ასაცილებლად, რაც შეიძლება მოხდეს მაშინ, როდესაც AI პასუხობს კითხვას უახლესი ინფორმაციის გამოყენებით. როდესაც არსებობს მრავალი განყოფილება, რომელსაც აქვს წვდომა იმავე ინფორმაციაზე, ისინი დარწმუნებულნი არიან, რომ AI იყენებს შინაარსის წყაროს, ვიდრე იქ, სადაც ის იყო კოპირებული. ჩვენი მომხმარებლები იყენებენ Agentforce- ს ინფორმაციის დუბლიკატი წყაროების მოსაძებნად და წყაროების ჰარმონიზაციაზე შესამოწმებლად.
• Tag შინაარსი: ნებისმიერი შესანიშნავი ტექნიკური პუბლიკაციის გუნდი უკვე ასრულებს მეტამონაცემებით შინაარსის მონიშვნის მუშაობას, რათა Gen AI-მა სწრაფად შეძლოს მისი მიღება. ახლა, მოწინავე გამოყენების შემთხვევებში, შინაარსზე წვდომა ხდება მხოლოდ მას შემდეგ, რაც პირველად უყურებს მომხმარებელს, რომელიც ყიდულობს ისტორიას, კმაყოფილების დონეს, ინფლუენსერ ქულას და მიდრეკილებას. ეს მიდგომა საშუალებას იძლევა პერსონალიზაციის ახალი დონე.
• გამოკითხვა და გამოხმაურება: KCS პრაქტიკის გამოყენებით, გუნდები იკვლევენ მომხმარებლებს, რომ პასუხი აკმაყოფილებს მათ მოლოდინს და დაარეგისტრიროს ნებისმიერი ცვლილება, რომელიც უნდა განხორციელდეს. AI-თან და მონაცემთა მეცნიერებთან მუშაობისას, მათ შეუძლიათ მოითხოვონ შესწორებები AI მოდელზე. Salesforce- ის შემთხვევაში, ჩვენ გვაქვს მსჯელობის ძრავა, რომელიც აკონტროლებს ცოდნის ეკოსისტემას მთელი პროცესის განმავლობაში, რათა დავინახოთ, მიმდინარეობს თუ არა იგი შექმნილი. შემდეგ ის მუშაობს პროცესის შეცვლისა და ოპტიმიზაციისთვის.
  

რას უნდა ველოდოთ მომდევნო სამი წლის განმავლობაში AI-ით ჩართული KM პრაქტიკოსებისგან?

მაიკლ მაოზი: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ერთადერთი ზღვარია თქვენი ფანტაზია. ცოდნის მენეჯმენტი დღეს ადამიანის აგენტების მიერ შესრულებული ამდენი ამოცანის მინიმიზაციის ცენტრშია. მას შემდეგ, რაც ცოდნა სანდო და მოძიებადია, შესაძლებლობები უსასრულოა. სწორედ აქ მოდის მოთხრობა - ლიდერების შთაგონებისთვის. ჩვენი ადამიანური მომსახურების რეპლიკებისთვის, Agentforce შეიძლება, მაგალითად:

• დაეხმარეთ აგენტებს სწორი რჩევებით
• განაახლეთ მრავალჯერადი, ინტეგრირებული სისტემები მონაცემთა სიზუსტის უზრუნველსაყოფად
• იმოქმედეთ ადამიანის აგენტის სახელით - საქმის გახსნა, საქმის დახურვა, ინფორმაციის მოძიება, შეტყობინებების გაგზავნა - ყველა განმეორებადი, მოსაწყენი, მაგრამ მნიშვნელოვანი ამოცანების შესრულება, რომელსაც AI შეუძლია შეასრულოს უფრო სწრაფად, უფრო ზუსტად და მასშტაბით
• სწორი ფრაზის დამზადება სწორი ტონით
• შესთავაზეთ რა თქვათ ან გაუგზავნოთ მომხმარებელს
• პრობლემის გადასაჭრელად მიამაგრეთ შესაბამისი სტატია, სურათი ან ხმოვანი ფაილი
• შექმენით სამუშაო პროცესები ახალი თანამშრომლების ბორტზე
• შეაჯამეთ საქმე ან სატელეფონო საუბარი
• ამოიღეთ ყველაზე მნიშვნელოვანი პუნქტები ელ.ფოსტის ან ხმის ჩაწერაში
• გაიგეთ ადამიანის ემოცია და უპასუხეთ თანაგრძნობით ან მეტი მოთმინებით ან უფრო დეტალურად

საბოლოო მომხმარებლებისთვის, KM ერთად Agentforce აქვს საოცარი სარგებელი. აქაც ერთადერთი შეზღუდვაა წარმოსახვა. მაგალითად, ვებსაიტზე ან აპლიკაციაში ან სასაუბრო AI- ში დამოწმებულ მომხმარებელთან ერთად, ინსტრუმენტს შეუძლია შეასრულოს ისეთი ქმედებები, როგორიცაა შეკვეთის დაბრუნების დამუშავება ან ფორმის წინასწარ შევსება, გადაზიდვის დეტალების შემოწმება და განახლება, პერსონალიზებული რჩევების მიწოდება, სწორი ფასდაკლების მოლაპარაკება ან საფასურის გადახდა. სასაუბრო AI ჩეთბოტს კურირებული ცოდნის ბაზის გამოყენებით შეუძლია უპასუხოს ყველა ფაქტობრივ კითხვას. 

ეს მიდგომა ტოვებს ყველაზე რთულ კითხვებს - კითხვები, რომლებზეც პასუხი არის "ეს დამოკიდებულია" - ადამიანის აგენტზე, ისევე, როგორც მხოლოდ ადამიანმა უნდა გაუმკლავდეს საგანგებო სიტუაციებს ან სადაც მომხმარებელი აჟიტირებულია, ეშინია ან შეშფოთებულია. AI-ს შეუძლია აღმოაჩინოს ეს სახელმწიფოები და ურთიერთქმედება თვითმომსახურებისგან ადამიანის აგენტთან დააშოროს.

რა უნდა გააკეთოთ შემდეგ

წინ იმდენი წარმოუდგენელი შესაძლებლობაა. ვინ იცოდა, რომ KM შეიძლება იყოს ასეთი საინტერესო? ეს ასევე მახსენებს, რომ იმდენად, რაც მაიკლმა აღნიშნა, გავლენას მოახდენს ადამიანებზე. მე ვხედავ საჭირო უნარ-ჩვევებისა და დაქირავების მრავალ ახალ სტრატეგიას და ცვლილებების მართვის ხარისხს, რომელსაც ზოგიერთი ბიზნესი მიიღებს, ზოგი კი იბრძოლებს. 

მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის 2025 წლის მომავალი ანგარიშის თანახმად, 2030 წლისთვის 170 მილიონი ახალი სამუშაო ადგილი შეიქმნება და AI მნიშვნელოვან როლს შეასრულებს. იქნება დრო, როდესაც საუკეთესო ცოდნის სისტემის შემთხვევაშიც კი, ბიზნესს ყოველთვის დასჭირდება იმის დადგენა, თუ როდის სჭირდება მომხმარებელს და სურს ადამიანთან საუბარი, მიუხედავად იმისა, შეუძლია თუ არა AI- ს პასუხის გაცემა კითხვაზე. აქ მოცემულია ძირითადი გადაღებები:

• იმუშავეთ მცირე მოგებაზე გრძელი თამაშის შემუშავებისას
• იყავით დისციპლინირებული ცოდნის მენეჯმენტით, რადგან სანდო, ხელმისაწვდომი, სწორი ინფორმაცია გახდის ან დაარღვევს AI მოგზაურობას
• გაზომეთ მნიშვნელობის საჩვენებლად
• იმუშავეთ როგორც ჯვარედინი ორგანიზაციული გუნდი და გამოიყენეთ მომხმარებელთა შეხედულებები შემდეგ ეტაპზე განვითარებისთვის
• ცოდნის მენეჯმენტი, AI-თან დაკავშირებისას, ხსნის სრულიად ახალ სამყაროს მომხმარებლების დასაკმაყოფილებლად, ხარჯების შემცირებაში და ბიზნესის ზრდაში

ამ სტატიის თანაავტორია მაიკლ მაოზი, Salesforce- ის ინოვაციების სტრატეგიის უფროსი ვიცე-პრეზიდენტი.